如何在dc.js 时间序列图中指定x 轴和y 轴输入数据?
How to specify x-axis and y-axis input data in dc.js time series graph?
我正在尝试创建一个时间序列图,其中我的 x 轴应该是时间,y 轴是速度。我正在从 json 数组中读取时间和速度值。我可以在 Internet 上看到许多示例,其中他们使用交叉过滤器仅定义了 x 轴。
我的 json(图形的输入)如下所示。此处仅显示示例。
[
{
"Time": "19-Jan-2018 11:24:49.000 UTC",
"Speed": 1.885
},
{
"Time": "19-Jan-2018 11:24:59.000 UTC",
"Speed": 1.875
},
{
"Time": "19-Jan-2018 11:25:00.000 UTC",
"Speed": 1.878
},
{
"Time": "19-Jan-2018 11:25:01.000 UTC",
"Speed": 1.876
}
]
有人可以建议如何使用 dc.js
在时间序列图中标记 x 轴上的时间和 y 轴上的速度
你可以这样做:
var cf = crossfilter(data);
var timeDimension = cf.dimension(function(d){ return new Date(d.Time); });
var totalGroup = timeDimension.group().reduceSum(function(d){ return d.Speed; });
var lineChart = dc.lineChart("#line-chart")
.brushOn(false)
.width(800)
.height(200)
.x(d3.time.scale().domain(d3.extent(data, function(d) {
return new Date(d.Time);
})))
.dimension(timeDimension)
.group(totalGroup);
dc.renderAll();
勾选 working demo. (There are strange ticks on x-axis, because of we have very closest dates in dataset that you provide. With full dataset it will look like this).
我正在尝试创建一个时间序列图,其中我的 x 轴应该是时间,y 轴是速度。我正在从 json 数组中读取时间和速度值。我可以在 Internet 上看到许多示例,其中他们使用交叉过滤器仅定义了 x 轴。 我的 json(图形的输入)如下所示。此处仅显示示例。
[
{
"Time": "19-Jan-2018 11:24:49.000 UTC",
"Speed": 1.885
},
{
"Time": "19-Jan-2018 11:24:59.000 UTC",
"Speed": 1.875
},
{
"Time": "19-Jan-2018 11:25:00.000 UTC",
"Speed": 1.878
},
{
"Time": "19-Jan-2018 11:25:01.000 UTC",
"Speed": 1.876
}
]
有人可以建议如何使用 dc.js
在时间序列图中标记 x 轴上的时间和 y 轴上的速度你可以这样做:
var cf = crossfilter(data);
var timeDimension = cf.dimension(function(d){ return new Date(d.Time); });
var totalGroup = timeDimension.group().reduceSum(function(d){ return d.Speed; });
var lineChart = dc.lineChart("#line-chart")
.brushOn(false)
.width(800)
.height(200)
.x(d3.time.scale().domain(d3.extent(data, function(d) {
return new Date(d.Time);
})))
.dimension(timeDimension)
.group(totalGroup);
dc.renderAll();
勾选 working demo. (There are strange ticks on x-axis, because of we have very closest dates in dataset that you provide. With full dataset it will look like this).